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原文传递一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统

专利名称：	一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统
摘要：	本发明提供了一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，包括：图像采集装置，用于采集使用者的人脸图像，并传输到SOC片上系统中；声音采集装置，用于采集使用者的声音信号，并传输到SOC片上系统中；SOC片上系统，用于接收所述人脸图像和声音信号并进行处理，对使用者的面部变化特征和声纹特征同时进行识别匹配，然后利用嘴部唇动特征以及声纹特征融合来进行身份验证，以判别出是否为合法用户。本发明首先实现面部变化特征和声纹特征同时进行识别匹配，然后再利用嘴部唇动特征以及声纹特征融合来进行身份验证，可以快速判别出是否为合法用户，不仅提高了设别速率，还能够增高车主识别的准确性，从而减小车辆被盗事件的发生。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	上海;31
申请人：	东华大学
发明人：	范红;夏天;时昭丽;张子薇;董亚博;倪林
专利状态：	有效
申请日期：	2019-02-15T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201910116114.5
公开号：	CN109910818A
代理机构：	上海申汇专利代理有限公司
代理人：	翁若莹;吴小丽
分类号：	B60R25/25(2013.01);B;B60;B60R;B60R25
申请人地址：	201600 上海市松江区人民北路2999号
主权项：	1.一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：包括图像采集装置，用于接收到启动信号后，采集使用者的人脸图像，并传输到SOC片上系统中；声音采集装置，用于接收到启动信号后，采集使用者的声音信号，并传输到SOC片上系统中； SOC片上系统，用于接收所述人脸图像和声音信号并进行处理，对使用者的面部变化特征和声纹特征同时进行识别匹配，然后利用嘴部唇动特征以及声纹特征融合来进行身份验证，以判别出是否为合法用户。 2.如权利要求1所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述SOC片上系统包括：微处理器，用于接收到信号后识别信号代码，给所述图像采集装置和声音采集装置发送启动信号，并且启动身份识别IP核，与通讯模块进行交互控制车辆的开启和关闭； DRAM动态随机存取存储器，用于存取采集到的人脸图片和声音信号，并与所述身份识别IP核相连； EEPROM电可擦可编程只读存储器，用于存储预先录入的合法用户的眼睛和鼻子的纹理特征、嘴部唇动特征和声纹特征各自的以及嘴部唇动和声纹特征融合的特征模板，并与所述微处理器和身份识别IP核相连；所述身份识别IP核，由面部特征变化识别模块、声纹识别模块、特征匹配模块组成，并与微处理器相连；所述面部特征变化识别模块，用于将采集到的使用者的人脸图像进行降噪处理和特征提取，利用硬件的并行性同时计算出每个区域分块的纹理特征及嘴部唇动特征；所述声纹识别模块，用于将采集到的声音信号进行降噪处理和声纹特征提取；所述特征匹配模块，用于将嘴部唇动特征以及声纹特征进行融合，与EEPROM预先存储的相关特征模板进行匹配；所述通讯模块，用于车辆和移动终端的通讯。 3.如权利要求2所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述SOC插在车载ECU的插槽内与其连接，从钥匙内发出电波信号，由汽车天线接收所述电波信号后经控制发动机的车载ECU识别信号代码，然后驱动SOC系统开始工作，所述微处理器开启图像采集装置和声音采集装置，并且启动身份识别IP核中的面部特征变化识别模块、声纹识别模块、特征匹配模块，验证之后验证结果由微处理器反馈给控制发动机的车载ECU，由车载ECU来控制车辆的开启和关闭或者进行报警。 4.如权利要求2所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述特征匹配模块首先实现人脸图像和声纹特征的同时匹配，在匹配时如果有任意一种特征匹配不成功就退出身份识别，利用移动终端进行信息的验证。 5.如权利要求2所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：通过所述移动终端来进行车辆的授权，并且及时进行车辆状态的查看。 6.如权利要求5所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述移动终端为手机、IPAD或者电脑。 7.如权利要求1或2所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述SOC片上系统的用户身份识别方法具体包括以下步骤：步骤A1：获取预先录入的合法用户的面部纹理特征、嘴部唇动特征和声纹特征以及嘴部唇动特征和声纹特征融合的相关模板，并存储在存储器中；步骤A2：采集到使用者的人脸图像和声音信号之后，对所述采集的人脸图像和声音信号进行预处理，得到面部纹理特征和声纹特征；步骤A3：同时对所采集到的面部纹理特征和声纹特征与所述存储器中的信息进行识别匹配；步骤A4：若面部纹理特征和声纹特征有一种匹配不成功，将结果反馈给微处理器，微处理器通过通讯模块将信息传输给移动终端，由车主根据人脸图像和声音信息来决定是否开启车辆；步骤A5：若都匹配成功，则将唇部动态、声纹特征进行融合，然后再进行匹配，若匹配不成功，将结果反馈给微处理器，微处理器通过通讯模块将信息传输给移动终端，由车主根据人脸图像和声音信息来决定是否开启车辆；若匹配成功，微处理器将结果反馈给车载ECU开启车辆。 8.如权利要求7所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述步骤A3中，针对人脸图像进行识别匹配的具体过程为：首先尽量保持脸部不动，说出密码口令；将采集到的图像划分成多个等面积区域块，分别选取两个不同的位置算子计算每个区域分块的灰度共生矩阵，再计算得到灰度共生矩阵的特征值作为描述图像纹理的特征；利用硬件的并行性同时计算出每个区域分块的纹理特征；根据纹理特征确定眼睛和鼻子的位置，鼻子的纹理特征以获取第一幅有效图像的纹理即可，眼睛的纹理从多帧图像中获取；通过眼睛、鼻子和嘴巴具有的倒三角几何结构，确定嘴巴的位置，并分割出嘴部感兴趣区域ROI；比较前后几帧的ROI图像，分析出嘴部区域的变化，提取嘴部唇动特征；与预先存储的用户的眼睛和鼻子的纹理特征和嘴部唇动特征模板进行多特征融合匹配；在匹配时，预先设定一个阈值T，只有当被识别者提取出的特征与预先存储的合法用户的特征模板信息匹配超过所述阈值T时，说明此特征匹配成功。 9.如权利要求7所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述步骤A3中，针对声音信号进行识别匹配的具体过程为：获取每个短时分析窗的频谱，然后通过Mel滤波器组得到Mel频谱，在Mel频谱上面进行倒谱分析，获取MFCC作为特征参数来进行声纹的特征提取，若车主名字是“LL”，那么用户在进行身份验证时应当以“你好，我请求使用LL的车辆”的语音形式进行验证，判别是否为合法用户。 10.如权利要求7所述的一种基于人体多特征融合身份识别的车辆防盗系统，其特征在于：所述步骤A5具体包括：将唇部的动态特征、声纹的MFCC特征进行特征融合为：式中，为唇部的动态特征的权重，为声纹的MFCC特征的权重，di表示第i个特征的相似性，i为正整数；为提取的唇部动态特征向量，α’＝(a′1,a′2,……a′k)为预先存储的唇部动态特征向量，维数为k；β＝(b1,b2,……bj)为提取的声纹特征向量，β’＝(b′1,b′2,……b′j)为预先存储的声纹特征向量，维数为j；为权重的衰减函数，其中a为设定系数，Ti为权重ωi的判定阈值，为噪声系数的倒数，η’为融合后的特征；融合特征提取之后，与预先存储的融合特征模板进行匹配，同样在匹配时，预先设定一个阈值T，只有当被识别者的提取出的特征与预先存储的合法用户的特征模板信息的匹配超过所述阈值T时，说明此特征匹配成功。
所属类别：	发明专利